我应该学习 Hadoop 还是 Nosql

已发表: 2023-01-16

Hadoop 和 NoSQL 都是存储和处理大数据的流行选择。但是哪一个适合您的需求？如果你需要存储和处理大数据，你有两个主要选择：Hadoop 和 NoSQL。 Hadoop 是传统的关系数据库管理系统 (RDBMS)，而 NoSQL 是更新的非关系数据库管理系统 (NoSQL DBMS)。 Hadoop 和 NoSQL 各有利弊，因此在决定使用哪一种之前了解您的选择很重要。以下是在 Hadoop 和 NoSQL 之间做出选择时需要考虑的一些事项： 1. 数据结构 Hadoop 是为结构化数据设计的，而 NoSQL 是为非结构化数据设计的。如果您的数据是结构化的，Hadoop 可能是更好的选择。如果您的数据是非结构化的，NoSQL 可能是更好的选择。 2、数据规模 Hadoop是为大数据设计的，而NoSQL是为小数据设计的。如果你有很多数据，Hadoop 可能是更好的选择。如果你的数据量很小，NoSQL 可能是更好的选择。 3.数据类型 Hadoop是为文本数据设计的，而NoSQL是为非文本数据设计的。如果您的数据是基于文本的，Hadoop 可能是更好的选择。如果您的数据不是基于文本的，NoSQL 可能是更好的选择。 4、处理速度 Hadoop是为批处理而设计的，而NoSQL是为实时处理而设计的。如果需要快速处理数据，NoSQL 可能是更好的选择。如果您有能力等待数据被处理，Hadoop 可能是更好的选择。 5. 灵活性 Hadoop 不如 NoSQL 灵活。如果你需要一个灵活的数据库，NoSQL 可能是更好的选择。如果你需要一个更死板的数据库，Hadoop 可能是更好的选择。 6. 可扩展性 Hadoop 比 NoSQL 更具可扩展性。如果您需要扩展数据库，Hadoop 可能是更好的选择。如果不需要扩展数据库，NoSQL 可能是更好的选择。 7.成本Hadoop更多

当前可用的最流行的程序是 Hadoop 和 MongoDB。 Hadoop 作为一个开源软件项目，允许您创建和修改一套用于大数据处理的工具。 MongoDB 是一个 NoSQL 数据库管理平台，是市场上最灵活和可扩展的数据库平台之一。 MongoDB 最好利用其特性来解决这些新的数据挑战。 eBay、SAP、Adobe、LinkedIn、McAfee、MetLife 和 Foursquare 使用 MongoDB。 Hadoop 用户包括微软、Cloudera、IBM、英特尔、Teradata、亚马逊和 Map R Technologies 等知名企业。这个基于 Java 的软件框架用于存储、检索和处理数据。 MongoDB 的 JSON、BSON 或二进制格式存储所有字段，并且可以查询、索引、聚合或复制它们。 Apache Hadoop 具有比 MongoDB 更好的空间组织方式。

在实时数据处理方面，MongoDB 显然是赢家。尽管 Hadoop 能够处理大量数据，但它是分批处理的。通过使用 Spark，可以加速处理数据的过程。

就操作环境中的工作负载而言，NoSQL 优于 Hadoop，因为它更好地补充了它们的关系对应物。 Hadoop 可以处理分析和历史归档，而 NoSQL 可以处理事务和分析工作负载。文档/JSON 和图形数据库也在从键值存储数据库开始的 NoSQL 数据库革命中发挥了作用。

根据 Burning Glass Technologies 和 IBM 的一份报告，分析和数据科学中需求最大和收入最高的领域包括 Apache Hadoop、Apache Hive、Pig 和 MapReduce。由于这些能力，您还将能够提高收入和职业发展前景。

Hadoop 并不像有些人认为的那样是一个数据库，而是一个支持大规模并行计算的软件生态系统。它是一种 NoSQL 数据库使能器，允许数据在数千台服务器之间传播，几乎没有或没有性能损失，特别是在 HBase 等分布式NoSQL 数据库中。

Hadoop 比 Mongodb 好吗？

因为 MongoDB 是基于 C++ 的数据库，所以它比其他数据库更节省内存。 Hadoop 框架由基于 Java 的软件组件组成，可用于存储、检索和处理数据。 Hadoop 比 MongoDB 更有效地优化了数据中心的空间量。

这是一个不断发展的世界，其中数据是一个重要因素。世界各地的数据科学家都在使用大数据分析工具来管理和分析海量数据。截至目前，两种最流行的 NoSQL 解决方案是 Hadoop 和 MongoDB。这两个平台有很多共同点，例如无模式、开源、NoSQL 和 MapReduce。但是，它们存储和处理数据的方法有很大不同。您可以通过查看它们的历史来了解这些平台之间的差异。它是一个面向文档的数据库管理系统，通常用于文档处理。

它将数据存储在集合中，允许您多次查询而不是一次。 Hadoop 框架包括许多产品。 Hive、Pig、HBase、Oozie、Sqoop 和 Flume 只是其中的一部分产品。在数据分析方面，有两个绝佳的选择：Hadoop 和 MongoDB。它们有许多相似之处，包括开源、无模式、MapReduce 和 NoSQL，但它们的数据处理和存储方法却各不相同。我们在您面前列出了功能和限制的列表，因此您可以就哪个更好做出明智的决定。

Mongodb 可以用在 Hadoop 中吗？

组织现在正在结合 Hadoop 和 MongoDB 来创建范围广泛的大数据应用程序：Hadoop 使用来自 MongoDB 的数据并将其与其他操作系统混合以推动复杂的分析和报告，而 MongoDB 为在线实时操作系统提供动力。

哪个数据库最适合大数据？

这些专业人员的目标是为分析工具创建一种格式，以处理非结构化和半结构化数据。这些特性使 NoSQL 数据库（非关系数据库，例如 MongoDB）成为存储大量数据的理想选择。

为什么 Hadoop 优于 Rdbms？

它处理结构化和非结构化数据类型。这种类型的数据库比传统的 RDBMS更适合存储、处理和管理数据。 Hadoop 与传统系统不同，支持同时处理多个数据流。这个平台的扩展非常慷慨。

Hadoop 适合大数据吗？

Hadoop 使集群服务器能够使用其所有存储和处理能力，从而使它们能够处理大量数据并执行分布式流程。它是其他服务和应用程序的基础。